超大规模智算集群关键技术及工程落地研究报告

摘要： 本报告系统研究了超大规模智算集群的关键技术与工程落地，重点探讨了从万卡级向十万卡级集群演进的技术路径，涵盖了硬件架构设计、算存网协同优化、全栈工程化调度及长期运营保障机制。

行业主线：

1. 规模与效能跃升：智算集群需求由互联网领域向工业、交通等传统行业渗透，驱动集群规模向十万卡级突破，核心目标是从“规模化”转向“效能化”。
2. 架构协同演进：采用 Scale-up（纵向扩展）提升单节点算力密度，Scale-out（横向扩展）实现集群线性扩展，并通过“算-存-网”全链路联动优化破解通信墙与IO瓶颈。
3. 工程化能力构建：聚焦异构算力统一调度、大模型训推加速以及全链路监控与智能容错，以保障长周期稳定训练。

关键变化与分歧：

1. 国际路径分化：美国通过资本与技术协同构建软硬一体生态；欧盟侧重绿色 AI 工厂与跨区域算力网络；日韩则将集群建设与半导体核心器件创新深度绑定。
2. 国内核心挑战：国内在十万卡级建设中面临卡间互联效率低（算力衰减）、工程化调度响应慢、异构资源碎片化等瓶颈。

受益方向与风险：

1. 受益方向：高密度算力节点、先进液冷散热方案、高性能分布式存储、异构算力统一调度平台及国产算力生态适配。
2. 核心风险：高端硬件供应受限、软硬件兼容适配周期长、超大规模集群能耗成本刚性增加以及数据安全合规压力。